Evolucionando tu estrategia de cobranza más allá de lo lineal hacia lo inteligente

Por Tracy Glen: Directora de Clientes

En esta guía, analizaremos cómo se forman típicamente las estrategias de cobranza, qué se considera durante su desarrollo y, lo más crucial, cómo se pueden mejorar.

Estrategias de campeón y retador, puntuación de riesgo, segmentación: probablemente has escuchado todo esto. Las agencias de cobranza están dedicadas a llevar su desarrollo de estrategias al siguiente nivel para mejorar el rendimiento de recuperación y las tasas de conversión. Pero donde estas estrategias de cobranza solían ser innovadoras, su naturaleza lineal significa que no responden a cómo los consumidores realmente quieren interactuar con su deuda. 

Tomamos una mirada crítica a las prácticas estándar de cobranza utilizadas por la mayoría de las agencias hoy en día y discutimos cómo la personalización, los datos y los canales digitales permiten una solución completamente nueva que puede maximizar los resultados de cobranza.

Parte uno: ¿Cómo pueden los cobradores de deudas igualar los comportamientos modernos de los consumidores?

Antes de profundizar en los detalles de las estrategias de cobranza, establezcamos el contexto sobre cómo los consumidores de hoy realizan compras, buscan apoyo y gestionan sus cuentas. 

Impulso hacia los canales digitales 

No es un secreto que el consumidor moderno prefiere interactuar con las empresas a través de canales digitales como el chat web o el correo electrónico en comparación con los canales más tradicionales de búsqueda de apoyo, como levantar el teléfono. Entre 2019 y 2021, las transacciones digitales aumentaron un 36% a medida que la pandemia aceleró la adopción.

En un estudio de McKinsey de 2019 sobre el aumento de los canales digitales en la cobranza de deudas, en todas las categorías de riesgo y saldos, el correo electrónico fue el canal de interacción preferido para los clientes de tarjetas de crédito. El SMS ocupó el segundo lugar, con las llamadas telefónicas y las cartas quedando atrás. Mientras tanto, las prácticas de los cobradores de deudas tradicionales no están manteniendo el ritmo con las preferencias cambiantes de los consumidores.  En 2022, Transunion encontró que más del 90% de las agencias aún utilizan la marcación manual (teléfono) y las cartas como sus métodos de comunicación principales. 

Conveniencia por encima de todo 

Con la accesibilidad digital en constante aumento, los clientes de todas las industrias se sienten atraídos por servicios y transacciones que ofrecen este nivel de conveniencia. Las capas de fricción y los retrasos en la resolución son un desincentivo inmediato para los consumidores, con un 44% afirmando que la conveniencia es su razón para cambiar de marca. Sin embargo, en la cobranza de deudas, no tienen opción en su proveedor, por lo que su única opción es desconectarse completamente de su deuda. 

 Apoyar a los clientes para que gestionen sus cuentas de forma autónoma significa habilitarlos con autonomía digital y una experiencia conveniente.

Está claro que la abrumadora mayoría de los clientes quiere la opción de resolver sus cuentas a su propio ritmo, de una manera que refleje la experiencia digital que reciben en otras transacciones cotidianas.

Aumentos en las ofertas digitales y cambios generacionales 

Desde chats virtuales hasta banca digital, todas las industrias han utilizado la tecnología para evolucionar su experiencia del cliente. Los consumidores ahora esperan:

• Disponibilidad inmediata de agentes de servicio al cliente
• La capacidad de comunicarse a través de canales digitales como chat web o correo electrónico
• Experiencia de usuario fluida y sencilla (Aplicaciones, sitio web)
• Marcas con fuertes valores sociales
• Protocolos de seguridad de la información sólidos que protegen sus datos sensibles 
• Un compromiso con el cumplimiento de las leyes o regulaciones de protección al consumidor relevantes 

En servicios financieros, solo el 31% de los consumidores en todo el mundo considera que el sector tiene éxito en el uso de la tecnología para crear grandes experiencias para el cliente. Para aumentar la disparidad, la adopción generalizada de tecnologías avanzadas como la IA inevitablemente elevará aún más las expectativas de los consumidores.

El efecto milenial 

En 2019, los mileniales superaron oficialmente a los baby boomers como la generación más grande en EE. UU. Si bien esta es una progresión social natural, este cambio en el equilibrio vale la pena señalar. Esta generación tiene su propio conjunto de expectativas y comportamientos, dramáticamente diferentes de sus predecesores:

• Rara vez tienen teléfonos fijos
• Mensajear es su método de comunicación preferido
• Muchos no contestarán llamadas de identificadores de llamadas desconocidos
• Muchos nunca han activado o revisado su correo de voz

Las tácticas de compromiso deben estar dirigidas a quienes intentan alcanzar. Esto significa considerar los canales, mensajes e incluso los momentos en que se envían las comunicaciones. Los mileniales son la generación más experta en tecnología, con un 66% optando por la autoservicio y un 65% prefiriendo el compromiso digital. Aplicar estos conocimientos a cualquier estrategia de cobranza es un imperativo.

Parte dos: Cobranza lineal

El desarrollo de estrategias de cobranza ha avanzado mucho en las últimas décadas. La filosofía original de “sonríe y marca” ha sido reemplazada por un análisis de datos en profundidad, puntuación de riesgo y segmentación. Todos son ahora características integrales para crear un plan de acción “exitoso”. Sin embargo, ¿cómo pueden los cobradores evolucionar las herramientas y canales utilizados para comunicarse con los clientes más allá de esto? 

Vamos a profundizar en los detalles.

Cómo se desarrollan las estrategias lineales

Paso 1.  Segmentación: Puntuación de riesgo

Las cobranzas basadas en riesgo se forman a partir de la idea de que no todos los clientes responderán de la misma manera a un mismo esfuerzo de recuperación. Aplicar esto significa agrupar cuentas según la probabilidad de que caigan en mora o incumplimiento. Es un concepto sencillo que se basa en una comprensión básica de quiénes son tus clientes y cómo suelen comportarse. Pero, ¿cómo se evalúa el riesgo? Aquí entran en juego las tarjetas de puntuación.

Las tarjetas de puntuación se crean utilizando modelos estadísticos que analizan los datos del cliente para determinar cuán probable es que una cuenta incumpla. Utilizan diferentes factores para evaluar el riesgo, por ejemplo:

• Saldo de la cuenta: saldos más altos generalmente indican un mayor riesgo.
• Historial de pagos: un historial de pagos consistentes y puntuales se alinea con puntuaciones de riesgo más bajas.
• Antigüedad de la deuda: las deudas más antiguas se consideran típicamente de mayor riesgo, ya que pueden ser más difíciles de cobrar.
• Estabilidad financiera: estabilidad financiera general, incluyendo ingresos, estado de empleo y puntaje de crédito.
• Industria o geografía: el tipo de deuda y dónde se encuentra el cliente también pueden ser utilizados.

Los modelos asignan diferentes pesos a las variables anteriores; por ejemplo, la ubicación tendrá menos impacto en la puntuación de riesgo general en comparación con el historial de pagos. Se ingresan datos en la tarjeta de puntuación, se calcula una puntuación de riesgo individual para cada cuenta y luego las cuentas se categorizan en bandas de riesgo, típicamente baja, media o alta. Todas las cuentas en la misma banda de riesgo reciben el mismo tratamiento, que se intensifica a medida que aumenta el riesgo. Esencialmente, cuanto mayor sea la puntuación de riesgo, más intensa será la interacción para esas cuentas.

Paso 2. Implementación: Estrategias de tratamiento e interacción

La puntuación de riesgo está bien, pero solo es tan efectiva como los métodos de interacción aplicados a cada segmento. Hablamos brevemente sobre los canales más utilizados por los cobradores hoy en día en la parte uno, que son cartas (95%) y marcación manual (91%). Dicho esto, el uso de lo digital está creciendo lentamente, con un 62% utilizando correo electrónico y un 37% SMS. 

El plan de tratamiento para cualquier estrategia de cobranza basada en riesgo está diseñado específicamente para cada grupo de riesgo. Por ejemplo, tomemos cuentas clasificadas como de alto riesgo y saldo grande. Estas son las más “problemáticas” y necesitan una mayor inversión para ser recuperadas, como:

• Interacción frecuente y temprana
• Vías de cobranza confiables (y generalmente más costosas) incluyendo cartas, llamadas salientes y litigios
• Mensajería fuerte

Puedes aplicar el pensamiento opuesto a cuentas de bajo riesgo y saldo pequeño que tienen un contacto reducido a lo largo del ciclo de cobranza. 

Dependiendo del número de cuentas en cada categoría, cientos de miles de clientes pueden estar recibiendo un tratamiento idéntico. El gráfico a continuación da una idea de cómo la interacción se intensifica según el riesgo, en términos de frecuencia y canales utilizados. 

La mensajería también variará entre cada grupo. A los clientes de alto riesgo a menudo se les envían comunicaciones con un tono serio para fomentar la resolución, pero esto puede tener el efecto contrario. Independientemente de en qué banda se coloque a un consumidor, sus preferencias individuales de comunicación e interacción se pasan por alto por completo. 

Paso 3. Seguimiento y mejora: Campeón y retador 

Como con cualquier estrategia de interacción, la medición es todo. Los cobradores necesitan entender cómo están funcionando los canales individuales, así como el éxito general de una estrategia de tratamiento. Profundizar en canales específicos puede ser complicado, especialmente con métodos más tradicionales como las cartas. Por otro lado, aunque los métodos digitales son más fáciles de rastrear, muchos luchan por medir el rendimiento más allá de métricas básicas. A intervalos regulares, los cobradores evalúan las tasas de liquidación y conversión para determinar el éxito general de la estrategia, qué grupos de riesgo están cumpliendo objetivos y cuáles necesitan mejoras. 

Después de resaltar áreas de oportunidad, se puede introducir un modelo de campeón-retador. Aquí es donde se pone a prueba una estrategia de contacto contra una alternativa, o estrategia “retadora”. Así es como funcionan:

En este ejemplo, tanto la frecuencia como el canal de comunicación están siendo probados. Supongamos que hay un total de 100,000 cuentas en el grupo de riesgo medio. Una porción de esas (por ejemplo, 20,000) se colocará en el modelo retador y el resto permanecerá en la estrategia campeona. El rendimiento de ambos grupos se rastrea durante varios meses para determinar el éxito general del modelo retador. Esencialmente, una forma de A/B testing, es una manera segura de mejorar y ver el impacto general de pequeños o grandes cambios en cualquier modelo de tratamiento. 

Las omisiones

Ahora que hemos visto lo que implica una estrategia de cobranza típica, consideremos lo que se pasa por alto y, lo más crucial, cuál es el impacto de esa omisión. 

La segmentación no es suficiente 

Agrupar cuentas en categorías basadas en criterios específicos tiene sentido, y el uso de tarjetas de puntuación introduce un nuevo nivel de sofisticación. Lo que se da por sentado es que cientos de miles de clientes reciben el mismo tratamiento de cobranza exacto. Pongamos esto en perspectiva.

Volvamos a Storm y Bruce. ¿Cómo determinará este enfoque su tratamiento si ambos tienen la misma puntuación de riesgo?

A simple vista, sus demografías y tipos de cuenta parecen similares: ambos tienen el mismo tipo de deuda y saldos inferiores a $5,000. Sin embargo, cuando comenzamos a profundizar un poco más, está claro que sus perfiles son completamente diferentes. Desde sus vidas laborales hasta su capacidad financiera y preferencias de interacción, dar a ambos clientes el mismo tratamiento tendría resultados notablemente diferentes.

Aunque la puntuación de riesgo permite a los cobradores comenzar a construir una imagen de una cuenta, simplemente no cuenta toda la historia. Impone un enfoque estándar, que asume que porque los clientes pueden tener cuentas similares, quieren interactuar con su deuda de la misma manera. Está claro que ver las cobranzas puramente desde una perspectiva de riesgo deja fuera estos detalles cruciales:

• ¿Cómo quiere este cliente particular ser contactado? 
• ¿Qué canales utilizan regularmente?
• ¿A qué hora deben enviarse los mensajes?
• ¿Qué mensajes resuenan mejor con ellos?
• ¿Cómo quieren gestionar su deuda? 

Cuando aplicamos un enfoque centrado en el cliente, podemos ver de inmediato dónde falla la puntuación de riesgo y qué da por sentado. 

Menos canales, menos oportunidades 

El éxito de cualquier estrategia depende en gran medida de los canales utilizados. La falta de inversión en lo digital resulta en menos oportunidades para que las comunicaciones resulten en conversión (sin mencionar la liquidación). Los centros de llamadas presentan un mayor riesgo con cómo pueden evolucionar las conversaciones en vivo, pero los agentes pueden ser más considerados y planificados al responder digitalmente. Lo que también se considera menos es la inversión desperdiciada en el uso excesivo de métodos tan costosos. El costo combinado del correo directo, impresión, franqueo y los costos operativos de un centro de llamadas son enormes en comparación con el retorno de la inversión. Sin embargo, las pilas tecnológicas necesarias para comunicaciones digitales efectivas son mucho más asequibles y escalables. 

Las opciones limitadas para resolver cuentas impiden las recuperaciones y tasas de liquidación máximas. Para permitir que cualquier estrategia tenga el máximo impacto, debemos facilitar a los clientes la gestión de su deuda, utilizando los canales con los que ya interactúan. En la práctica, esto significa omnicanal: un enfoque de comunicación que asegura que se puedan satisfacer todas las preferencias, independientemente de la edad, tipo de deuda o puntuación de riesgo. ¿Cómo cubres todas las bases? Incluye tanto plataformas digitales como de voz.

Tasa de cambio lenta 

Si bien las estrategias de campeón y retador introducen una tasa de cambio más rápida en comparación con hace 20 años, no es suficiente en una era donde las preferencias de interacción cambian rápidamente. El problema clave es que cualquier ajuste a la estrategia de tratamiento requiere un tiempo significativo: tiempo para configurar, tiempo para implementar y, finalmente, tiempo para medir. Para colmo, se invierte mucho en hacer estas pequeñas iteraciones y no hay margen para ajustar en tiempo real.

¿La raíz del problema? Medición y seguimiento. La medición básica del rendimiento, como las tasas de liquidación, solo puede determinarse una vez que un cliente ha decidido actuar, pero no revela lo que llevó a esa acción, como:

• ¿Se abrió el correo electrónico / SMS? 
• ¿Se hicieron clic en los enlaces?
• ¿Qué hora eligieron para interactuar? 
• ¿Visitaron el sitio web? ¿Qué páginas vieron? ¿Cuánto tiempo pasaron en esas páginas? 
• ¿Contactaron al equipo de Atención al Cliente? ¿Cuál fue su consulta? ¿Cuál fue su sentimiento? 

Responder a estas preguntas permite a los cobradores llenar los vacíos en el viaje del cliente, lo cual es fundamental para apreciar los factores de empuje y atracción hacia la resolución de cuentas. Al hacer esto, los puntos de dolor pueden verse fácilmente, guiando dónde deben invertirse los recursos (en lugar de realizar constantes pruebas A/B). Ver el ciclo de cobranza desde este punto de vista puede llamar la atención sobre áreas de oportunidad que simplemente no expone el modelo campeón-retador. Por ejemplo, ¿los clientes están contactando al equipo de Atención al Cliente después de recibir un correo electrónico porque necesitan más información sobre cómo establecer un plan de pago? La acción aquí sería agregar más información a la plantilla de correo electrónico inicial para reducir las llamadas entrantes y acortar el tiempo de resolución. 

Los consumidores de hoy esperan servicios receptivos que iteren continuamente, coincidiendo con el ritmo de las industrias circundantes. Desafortunadamente, cuando alineamos esta tasa de cambio con el comportamiento moderno del cliente descrito en la parte uno, puedes ver rápidamente la discrepancia.

Pensamiento lineal

Los viajes del cliente ya no son lineales. Los días de un compromiso sencillo A, B, C han quedado atrás, y los consumidores ahora pasan por donde eligen. Hay investigación, interacción, más investigación, posiblemente una llamada telefónica, una conversación con un familiar, y así sucesivamente. La estrategia típica de cobranza hoy en día puede utilizar modelado avanzado y una comprensión mejorada, pero se aplica a un pensamiento de décadas. Para realmente entender cómo las cobranzas pueden tener éxito en el contexto del consumidor de hoy, debemos hacer más que cambiar el pensamiento en el desarrollo de estrategias. Debemos recrearlo por completo.

Parte tres: La próxima generación en cobranzas

Repensar la estrategia de cobranza en su totalidad significa crear una solución completamente nueva. Una solución que sea relevante para el consumidor de hoy y cómo interactúa. Este principio en sí mismo es nuevo para la industria, colocando las necesidades y expectativas del cliente en el centro de las recuperaciones. Al hacerlo, automáticamente se abre camino a mayores tasas de liquidación y conversión, ya que se pone un esfuerzo consciente en maximizar el resultado en cada punto de contacto. Entonces, ¿cuál es la solución? Cobranzas inteligentes.

Cómo las cobranzas inteligentes rediseñan la estrategia

¿Qué es la cobranza de deudas inteligente?

La cobranza de deudas inteligente representa un avance en cómo se debe practicar la cobranza de deudas, y la tecnología sofisticada que la impulsa. El término es sinónimo de nuestro producto, Collect. 

Como un enfoque centrado en el producto y el cliente, el foco se coloca en utilizar la “ciencia de datos” para crear un viaje personalizado para cada cliente. Casando esto con comunicaciones omnicanal, se diseña una experiencia del cliente que interrumpe la industria, simplemente inalcanzable por cobranzas tradicionales o digitales. 

Para entender la estrategia en cobranzas inteligentes, comencemos con lo básico.

Ciencia de datos: La práctica de utilizar datos para crear conocimientos accionables e implementar procesos inteligentes.

Aprendizaje automático: Una forma de ciencia de datos, donde se despliegan algoritmos para aprender de las derivaciones de datos, y los aprendizajes se utilizan para generar inferencias para uso futuro.

Datos de comportamiento: Cada interacción que tenemos con nuestros clientes se registra en nuestro almacén de datos. Esto puede incluir puntos de datos de los cuales podemos aprender, por ejemplo, cuándo un cliente abre un correo electrónico tras un mensaje particular.

Derivaciones de datos: En el contexto de InDebted, esto se refiere a la relación entre los datos de comportamiento y otros datos de cuenta, por ejemplo, la propensión de un cliente a ser contactado dada la siguiente información: mensaje interactuado + día/hora de interacción + tipo de deuda + demografía del cliente.

Supongamos que el siguiente cliente ha sido referido a Collect:

• David* (* nombre de cliente ficticio)
• Saldo de cuenta: $5,000
• Tipo de deuda: Préstamo personal

En cobranzas estándar, la información de la cuenta se ingresaría en la tarjeta de puntuación, produciendo una puntuación de riesgo que determinaría la estrategia de tratamiento de 30 días para David.

En cobranzas inteligentes, su viaje se ve bastante diferente:

1. Inmediatamente después de que Collect recibe la cuenta de David, sus datos de cuenta se emparejan con nuestros datos de comportamiento y compromiso patentados. Al utilizar la ciencia de datos, sabemos cómo las personas con los mismos atributos que David prefieren resolver su deuda, y la mejor manera de llegar a él para hacer lo mismo.
2. La ciencia de datos nos dice el mejor momento, canal y mensaje para involucrar a David con su deuda. Esto da forma a cómo nuestros modelos de aprendizaje automático personalizan cada comunicación para él, utilizando mensajes preprobados y de alto rendimiento escritos por redactores expertos. Collect selecciona un correo electrónico único basado completamente en el perfil de David, con un tono adaptado a su compromiso, optimizado para su edad y ubicación, con información sobre cómo crear un plan de pago.
3. En cuanto al mejor momento para contactar a David, otro modelo de aprendizaje automático ha estado rastreando los momentos y días en que los clientes son más receptivos a través de diferentes canales, ubicaciones y puntos de datos. Sabe cómo aplicar todo esto a la conveniencia de David, maximizando la oportunidad de que David interactúe con su deuda. Esta etapa también incorpora nuestro cumplimiento asegurado por código, asegurando que las comunicaciones estén dentro de las regulaciones jurisdiccionales.
4. Cómo David interactúa con cada comunicación informa lo que recibirá a continuación, junto con su experiencia en la aplicación de autoservicio. Aperturas, clics, inicios de sesión en la aplicación, vistas de páginas, vistas de ofertas y cualquier contacto con nuestro equipo de Atención al Cliente se alimentan en modelos de aprendizaje automático diseñados para ser receptivos a cada necesidad de David, en cada paso del camino.

Paso 1. Aprovechando datos: Almacén de datos

En cobranzas lineales, las tarjetas de puntuación actúan como la fuente central de datos de cuenta para guiar la estrategia. Estas son bases de datos fijas que solo contienen información específica de la cuenta relevante para calcular una puntuación de riesgo. 

Sin embargo, con cobranzas inteligentes, los datos son infinitos. El almacén de datos interno de InDebted contiene más de 300 millones de eventos que informan nuestros modelos de aprendizaje automático. Este banco en crecimiento asegura que todos los modelos desarrollados por InDebted estén informados por comportamientos reales de aquellos en deuda.

Paso 2. Viaje del cliente personalizado: Modelos de aprendizaje automático y compromiso omnicanal

La diferencia clave entre la estrategia de cobranzas lineales y las cobranzas inteligentes es la necesidad de imponer un tratamiento específico a un grupo objetivo. Con Collect, la estrategia, el tratamiento y la medición existen sinónimamente en nuestro producto, eliminando la necesidad de tarjetas de puntuación, puntuación de riesgo o segmentación. 

El viaje de cobranza personalizado que recibe David es creado por modelos de aprendizaje automático. Collect utiliza múltiples modelos para personalizar elementos específicos del viaje de un cliente, desde el momento en que recibe un correo electrónico hasta el mensaje que se le envía. Estos modelos se generan a partir de datos brutos del cliente, como:

• Cuenta: saldo pendiente, días de atraso, tipo de deuda
• Comportamiento: interacciones previas del cliente, como aperturas de correo electrónico, clics en SMS, desplazamientos en páginas clave

Una vez que el modelo ha recibido los datos brutos, determina las relaciones entre los diferentes tipos de datos y produce derivaciones de datos. Estas son conocimientos accionables que se alimentan directamente en Collect. Todas las derivaciones de datos producidas son únicas y propiedad de InDebted, ya que incorporan datos históricos de más de 2.5 millones de clientes en todo el mundo.

Modelo de aprendizaje automático en práctica: Programador de mensajes

Este modelo de aprendizaje automático particular utiliza derivaciones de datos que predicen el momento óptimo para enviar correos electrónicos según las características y comportamientos específicos de un cliente individual.

Una vez que el modelo ha evaluado el perfil y comportamiento de un cliente individual y ha producido un momento óptimo de envío, simplemente alimenta esta información directamente en Collect. El producto luego contactará automáticamente al cliente en sus momentos personalizados de envío de correo electrónico, optimizando la probabilidad de conversión para cada mensaje enviado. Esta integración fluida entre nuestros modelos de aprendizaje automático y Collect significa que utilizar conocimientos de datos es sin esfuerzo; estableciendo inteligencia automatizada.

Compromiso omnicanal

Al igual que con las estrategias basadas en riesgo, el éxito depende de los canales de comunicación utilizados. Para ser verdaderamente receptivo a los canales que las personas prefieren a nivel individual, Collect utiliza un enfoque omnicanal. Es digital primero, reconociendo la preferencia generalizada por el compromiso digital. Sin embargo, su naturaleza intuitiva significa que los canales de voz aún están abiertos para los clientes. Se trata de proporcionarles la opción de interactuar con su deuda de la manera que mejor les funcione, a través de una comunicación bidireccional en:

Paso 3. Mejoras en tiempo real

Las estrategias lineales requieren un mínimo de 30 días para identificar áreas de mejora, utilizando el modelo campeón-retador. En cobranzas inteligentes, la mejora es continua. 

Debido a la naturaleza misma de la ciencia de datos, a medida que más clientes son referidos a Collect, los modelos de aprendizaje automático se moldean continuamente con nuevos datos y aprenden a producir recomendaciones aún más precisas. Esto significa que a medida que el almacén de InDebted crece, también lo hace la inteligencia de nuestros modelos y, a su vez, el éxito de su compromiso. 

Cuando se trata de medir el rendimiento, las cobranzas inteligentes permiten a las empresas entender a los clientes a un nivel mucho más profundo, además de las métricas de recuperación básicas. Las empresas pueden ver cómo están avanzando las cuentas en tiempo real y obtener información rica sobre quiénes son sus clientes y cómo interactúan con la deuda. Esto les da la ventaja, colocando a los equipos en una posición más fuerte para ser receptivos a las necesidades cambiantes de los clientes, una posición que no se puede subestimar en un panorama donde el comportamiento del cliente está en constante evolución.

Una estrategia a prueba de futuro

El rendimiento óptimo de recuperación ya no puede lograrse mediante modelos de tratamiento que operan dentro de los límites de la puntuación de riesgo o métodos de comunicación tradicionales. Para crear una estrategia que sea adecuada para 2024 y más allá, necesitamos cambiar nuestra mentalidad.

Las cobranzas inteligentes cambian la narrativa sobre la deuda, para empoderar a los individuos a pagarla más rápido, de manera proactiva y más sostenible. Permite que los datos dicten la estrategia, asegurando que la actividad de cobranza esté constantemente alineada con cómo los clientes quieren interactuar con su deuda, independientemente de su cuenta o comportamientos. Rechazando el enfoque generalizado, reconoce la necesidad de personalizar los viajes del cliente para cada individuo para desbloquear el potencial de recuperación. 

Crucialmente, elimina el trabajo pesado. Integrar datos directamente en Collect crea una relación simbiótica entre ambos. Con el compromiso probado y analizado en tiempo real, permite que el producto aprenda a medida que se alimenta nueva información, dando lugar a inteligencia automatizada. Al mismo tiempo, esto asegura que los equipos puedan centrarse en iniciativas que realmente requieren el toque humano. 

¿El resultado? Una estrategia de cobranza a prueba de futuro que puede satisfacer las necesidades de tus clientes hoy y mañana.